«`html
Введение в APRICOT
В быстро развивающейся области бытовой робототехники возникла значительная проблема: выполнение персонализированных организационных задач, таких как размещение продуктов в холодильнике. Эти задачи требуют от роботов учета предпочтений пользователей и физических ограничений, избегая столкновений и сохраняя стабильность.
Проблемы существующих решений
Существующие подходы к решению этих задач делятся на две категории: активное обучение предпочтений и планировочные системы на основе больших языковых моделей (LLM). Однако они сталкиваются с ограничениями, такими как трудности в интерпретации уникальных предпочтений и сложности в переводе абстрактных предпочтений в физически осуществимые места размещения.
Решение APRICOT
Исследователи из Корнеллского и Стэнфордского университетов представили APRICOT (Активное обучение предпочтений с учетом ограничений), комплексное решение, которое объединяет обучение предпочтениям и практическое выполнение задач. Система включает четыре ключевых компонента:
- Модель зрения и языка (VLM), которая переводит визуальные демонстрации в языковые инструкции.
- Модуль активного обучения предпочтений на основе LLM, который эффективно определяет предпочтения пользователей через целевые вопросы.
- Планировщик задач с учетом ограничений, который генерирует исполнимые планы, учитывая предпочтения и физические ограничения.
- Роботизированная система для реализации в реальном мире.
Этапы работы APRICOT
Архитектура APRICOT состоит из трех основных этапов:
- Обучение предпочтениям: Модуль активного обучения обрабатывает визуальные демонстрации и генерирует языковые инструкции.
- Планирование задач: Система создает семантические и геометрические планы, учитывая обратную связь от пользователей.
- Реализация в реальном мире: Система использует методы обнаружения объектов и классификации для выполнения задач.
Эффективность APRICOT
Экспериментальные оценки показывают, что APRICOT значительно превосходит традиционные методы. Система продемонстрировала:
- 58% точности в обучении предпочтениям.
- 71.9% меньше запросов по сравнению с аналогичными системами.
- 96% выполнимых планов в ограниченных условиях.
Заключение
APRICOT представляет собой значительный шаг вперед в выполнении персонализированных задач роботами, эффективно сочетая обучение предпочтениям с планированием с учетом ограничений. Это решение минимизирует взаимодействие с пользователем и обеспечивает надежное выполнение задач.
Как использовать ИИ в вашем бизнесе
Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью искусственного интеллекта (ИИ), вот несколько шагов:
- Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу.
- Определите ключевые показатели эффективности (KPI), которые хотите улучшить с помощью ИИ.
- Подберите подходящее решение и внедряйте ИИ постепенно.
- На основе полученных данных расширяйте автоматизацию.
Получите помощь
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам. Следите за новостями об ИИ в нашем канале.
Попробуйте AI Sales Bot — это AI ассистент для продаж, который помогает отвечать на вопросы клиентов и генерировать контент для отдела продаж.
«`
